(19ページ目)

確認 ✕ 把握

に関する学び

---

分解で見える変化は？ 物事の解像度を上げるためには、対象を細かく分解することが有効です。分解した結果をグラフにすると、視覚的に変化が把握しやすくなります。 単純合算は危険？ たとえば、①の切り口と②の切り口でそれぞれの結果を導き出した後、単に合算して「～の傾向がある」と判断してしまう自分の傾向に気づくことがありました。しかし、このような安易な判断では、実際の状況を正確に捉えられない可能性があります。 早期結論で誤解？ また、すぐに結論に至ると間違った傾向を導き出すリスクがあるため、複数の切り口で分解し、得られた結果を合わせて検討することが重要です。仮説を立てた場合は「本当にそうであるか」を疑い、さらに検証する姿勢が求められます。 MECEの使い方は？ MECE―もれなく、ダブりなく分解するという考え方―は、タスクごとにどれだけの工数がかかっているかを把握する作業に役立ちます。グラフ化により、全体の中で平均以上の工数がかかっているタスクを見直すことで、必要なリソースや業務の調整が行いやすくなります。 実例で確認する？ プロジェクトにおいては、MECEの手法を用いて、チームメンバーがどのプロセスで課題を抱えているのかを分析しています。ただし、「もれなく」を意識しすぎることで、カテゴリが過剰に分割され、現実の問題に完全にフィットしない場合もあります。実務上、これらの点をどのようにコントロールして使用しているのか、具体的な実例を示していただけるとありがたいと感じています。

課題の本質は？ 課題を明確にすることの重要性について学びました。大まかに課題を把握するだけでは、その根本原因を解決するには至りません。具体化することで、本質的な課題を捉えることが可能になります。イシューに対する方策や判断は、経験に依存する部分もあるため、知見や経験、俯瞰的に捉える力が必要だと感じました。課題や問いに対するイシューの捉え方は、考え方次第で大きく変わるため、間違いに気づくことが難しい場合もあります。 どう活用される？ このような学びは、日々の業務、例えば社内外の会議、製品の不具合対応や要因究明、現行業務の方針決定、将来の業務の企画戦略など、さまざまな面で活用できます。特に会議など、口頭でのやり取りでは、イシューや課題から逸脱しないようにする意識を持ち、全体への共有を意識しています。また、資料作成の際には、最初にイシューや課題を意識し、フレームを構築することを重視しています。 会議で意識は？ 打ち合わせの際には、まずイシューや課題の共有を行い、全体の方向性を合わせるよう努めます。会議に参加する場合には、認識のズレが発生しないように課題を確認し、内容が逸れたりしないように軌道修正を行います。資料作成時には、イシューや課題から外れていないかを意識し、作成に取り組みます。資料を書く前に、イシューの特定と枠組みを考え、相手に理解してもらえるように図などで可視化することが大切です。このプロセスでは、他の人に確認してもらい、フィードバックを受けることも心がけています。

データ全体像は？ データ比較や数値化、数字に集約して捉える方法、さらには視覚的および数式を通じて関連性を把握する手法について学び、大変参考になりました。これにより、データの全体像を把握しやすくなると感じています。 平均の違いは？ 目的に応じて、単純平均だけでなく、加重平均、幾何平均、そしてはずれ値に対応する中央値など、さまざまな平均値の使い分けが有用であると再認識しました。数字を分析する際、データの中心値と散らばりを考えるアプローチは非常に重要です。 標準偏差はどう？ 特に、これまであまり意識してこなかったデータのばらつき、すなわち標準偏差の理解については、自己学習が必要だと思いました。今回の学習を通して、データ分析においてばらつきの考慮が結果に与える影響の大きさに気付きました。 実践はどう進む？ 今後は、学んだ知識を生かし、エクセルを活用してグラフ化するなど、実践的なアプローチに取り組んでいきます。また、どのデータを分析するかはまだ模索中ですが、さまざまな場面で応用できるよう、引き続き自己研鑽を積んでいく予定です。 難解概念の壁は？ 一方で、「平方根」、「標準偏差」、および「正規分布と2SD」といった概念は難解に感じたため、これらの理解を深めるためにさらなる学習が必要だと感じました。また、過去に業務で使った経験がある「幾何平均」についても、当時はあまり考えずに対応していたため、Raw dataを見直しながら基礎から再確認していきたいと考えています。

自社状況はどう把握する？ 差別化を検討する場面では、自社の現状を正確に把握することが不可欠です。これを実現するために、フレームワークを活用することで、見落としなく効率的に分析が行えます。 差別化の基準は何？ 「良い差別化」を考える際には、次の点を確認する必要があります。まず、顧客が求めているものかどうか。そして、その差別化の実現性や持続可能性はあるのか。他社が容易に追随できないかどうかも重要な視点です。 独自視点はどう活かす？ さらに「ユニークな差別化」を図るためには、他業界を参考にしたり、集合知を活用したり、必要に応じて外部の力を借りたりすることが求められます。また、ライバルを過度に意識しすぎないことも大切です。 施策成果はどう確認？ 現在、ペーパーレスの推進に向けた様々な施策を進めていますが、それが自社の強みに繋がるよう差別化できているか検討したいと考えています。また、業務改善の際には、差別化に繋がるかを再評価する観点で進めてみる予定です。そして、業務削減やコスト削減の場面では、VRIO分析を通じて自社の経営資源を明確にし、強みを活かせるようメリハリのある予算削減を行いたいと考えています。 具体策はどう選ぶ？ 私は、すぐに具体的なアイディアに飛びつく傾向がありますので、一度はフレームワークを使って俯瞰的に物事をとらえ、自社の強みを生かした手法を選びたいと考えています。自分の部署において何が差別化につながるのか、VRIOを用いて分析を進めてみるつもりです。

部下の背景を知るには？ 部下の言動には必ず理由があることを実感しました。メンバーの行動の背後にある理由や背景を理解せずにフィードバックをしても、すれ違いが生じることを学びました。もちろん、メンバーが自分の言動の理由を言語化して説明してくれるとありがたいのですが、何も言わず黙り込んでしまうこともあります。メンバーの様子を把握するためにも、フィードバックは対面が基本であり、リモートの場合も必ずカメラONで行うことが重要だと認識しました。 どうしてリアルが重要？ 期末にはMBOの評価面接や能力開発面接がありますが、これも基本的にリアルで実施します。やむを得ずオンラインで行う場合でも、カメラONの面談を心掛けています。また、ネガティブな評価を伝えなければならない際は、以下の点を意識しています。まず、事実に基づいて具体的に指摘すること。そして、メンバーの努力に共感し、将来的な成長を期待していることを伝え、前向きになれるよう支援します。自分の過ちに対しては素直に認め、その改善意志を示すことも肝要です。 フィードバックの極意は？ 改善すべきネガティブな点だけでなく、ポジティブなフィードバックも事実に基づいて行うよう心掛けています。そのために、気づいたことを忘れないようメモを取ることを継続しています。メンバーの心情に共感するには、行動よりも感情に焦点を当てて質問することが大切です。目標が達成できなかった場合は、目標設定時の期待を再確認し、次年度に向けてメンバーを鼓舞しています。

分解の切り口は？ 先週までの学びで、分解することの重要性については理解が深まりましたが、どのような切り口で分解すれば良いのか疑問にも感じていました。今週の学習で、分解の際に使える代表的な切り口について理解できたことは大きな収穫です。 どの手法を試す？ まず、層別分解では、全体を定義した上で「～である／～でない」や年齢、性別、地域などの基準で部分集合に分類します。次に、変数分解では、売上を「単価×販売数量」、利益率を「利益÷売上」といったように、ある事象を構成する変数で分解して考えます。そして、ある事象に至るプロセスごとに分け、その中でいずれの段階に問題があるのかを明確にする方法もあります。 ユーザー離脱の理由は？ 現在、会社の採用サイトではユーザーの離脱が多く、目的のエントリーに至らないという課題があります。そこで、ユーザーがどの段階で離脱しているのかを把握し、改善策を検討するために、プロセスの分解を用いてユーザー行動を細分化し、どのフェーズにボトルネックが発生しているか、また何が離脱の原因となっているのかを明らかにしようと考えています。 どの改善策が効果的？ 具体的には、ゴールデンウィーク明けに課題に取り組む予定です。まずはプロセスを分解し、各段階で確認できる数字を抽出します。数字に極端な変動がある部分を特定し、そこから仮説を立て、問題の洗い出しを行います。私は、頭を整理するために紙やノートに図を書きながら進める方が分かりやすいため、その方法で取り組むつもりです。

分析で重要なアプローチとは？ 物事を分析する際に、売上高や入場者数の分解を行いました。この際、ただ機械的に分解するのではなく、仮説を持ち、短絡的に考えずに試行錯誤することの重要性を感じました。また、問題解決のステップとして「①問題の明確化」「②問題個所の特定」「③原因の究明」「④解決策の立案」があることを改めて認識しました。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）は特に②③④の解決ツールとして有効です。MECEのアプローチには、層別分解、変数分解、プロセス分解があり、それらを自然に思い浮かべられるように意識しています。 上位層に報告する際のポイントは？ プロジェクトで問題が発生した際、現場以外の社内の上位層に報告するときに、全体を俯瞰した整理が求められます。現場の部門は実情を把握しているため、自分の見えている範囲の細かい部分を報告しがちですが、これでは上位層が判断や解決策の妥当性を審議できません。全体を俯瞰して説明する上で、MECEのフレームワークは重要だと感じます。普段から業務全体を見渡す習慣をつけておかないと、問題解決のステップに進むことができない危険性を感じています。 作業見積工数の妥当性をどう示すか？ 現在、顧客からプロジェクトの作業見積工数の妥当性を問われており、MECEで説明が求められています。通常作業と特別作業の区分、お互いの作業に重複がないかを確認するために、MECEの層別分解を実施してみています。

数値目標達成の秘訣？ 私は営業のプレイングマネージャーとして、チームと個人の数値目標（予算）の達成に責任を負っています。予算達成のためには、自身だけでなくチーム全体でマーケットを正確に把握し、どこに何をどのように売るかという戦略の立案と実行が求められます。 戦略の言語化はどう？ 戦略の立案・実行にあたっては、メンバーに対して依頼事項や全体像（目的や達成すべき姿）を言語化し、見える化して伝えるよう心がけています。また、メンバーの理解度を確認しながら進めるとともに、悩みや行き詰まりがある場合は迅速にヒアリングし、情報共有できる環境を整えています。 全員でリーダーシップ？ さらに、私自身だけでなくメンバー全員がリーダーシップを発揮できるよう、私自身が実践している取り組みを体験できる体制づくりにも力を入れています。 最適な業務進捗は？ 一方で、経験の浅いメンバーが多い中で多くの仕事を回す必要があり、任せすぎることで負担がかかる懸念もあります。そのため、どのように業務を進めるのが最適なのか、日々試行錯誤しています。こうした状況において、皆さんはどのように業務を推進しているのか、ご意見をお聞かせいただければと思います。 交流はどう高める？ また、営業職であるため出張や外出が多く、メンバー間でコミュニケーションをとる機会が少ないと感じています。チーム内でどのようにコミュニケーションを活性化させているかについても、ぜひ意見交換させていただきたいです。

データ収集の手法は何？ まず、データの収集方法について整理します。既存のデータを確認する場合は、手持ちの情報や一般に公開されているデータ、あるいはパートナー企業が保有しているデータを活用します。一方で、新たにデータを集める手段としては、アンケート調査やインタビューが挙げられます。特にインタビューは、背景を丁寧に確認できる反面、拘束時間や費用がかかる点に注意が必要です。 仮説設定はどう考える？ 次に、仮説について考えます。仮説とは、ある論点に対して立てる仮の答えや、まだ明確でない事項についての一時的な見解を指します。たとえば、ある事業の成功は難しいとする結論の仮説と、具体的な問題点を洗い出して解決策を検討する問題解決の仮説があります。結論の仮説は、計画やプロジェクトを始める際に初めに立て、それが思うように進まなかった場合に問題解決の仮説を用いることで軌道修正を行います。 仮説検証はどのように？ また、仮説は検証マインドの向上や説得力を強める上で重要です。日常的に市場や競合などの状況証拠を集め、論理的に分析することで、より精度の高い仮説が立てられます。こうしたプロセスは、計画のスピードアップや行動の精度向上にも寄与します。 情報の言語化はなぜ大切？ 最後に、普段から問題意識を持って状況を把握し、得た情報を具体的かつ明瞭に言語化することが大切です。興味を持った点にアンテナを張り、現象の背景を分析する習慣は、論理的な思考力とコミュニケーション能力の向上に役立ちます。

データ分解の視点とは？ 事象をより深く理解するためには、分解が重要です。分解の際は、Who、When、Howなどの視点から試行錯誤が必要です。一つの切り口に固執せず、様々な切り口から数字を確認することが求められます。このとき、切り口は「もれなくダブりなく」を意識しながら進めましょう。 直感に頼らずデータ確認 切り口が見つかったら、それに基づいてデータを直感的に分析します。しかし、直感的な推測は一度疑い、データで確認することが大切です。結果が期待外れであっても、それは失敗ではなく、次のステップへの前進です。 新しい視点で見る方法は？ ウェブデータの分析でも、新しい切り口での分析が効果的です。切り口は自動的に決めるのではなく、MECEを意識して分解していきます。ある切り口が有効であっても、他にないかを考え、複数の切り口でデータを分析します。 チームで進める業務の確認 業務においても同様に、チーム全体での作業がもれなくダブりなく行われているか確認します。また、責任範囲を異なる切り口で考えてみると良いです。 マンスリーレポートにどう反映？ ウェブデータの分析に関しては、全体を定義した上で新しい切り口をMECEを意識して今週から来週の間に実施し、その結果をマンスリーレポートに反映します。この過程では、全体を把握した上でチームメンバーと議論し、より良い切り口を探してみましょう。 なお、チームの業務に関しては、まずは思考実験を行うことから始めてみてください。

利益と費用の違いは？ カフェのケーススタディを通して、費用がP/Lのどの科目に該当するかや、売上総利益、営業利益、経常利益、税前当期純利益、当期純利益といった５つの利益の違いが明確になりました。 事業準備はどう進む？ 事業を始める際は、まずどのようなコンセプトで展開するか、ターゲットとなる顧客を明確にすることが大切です。その上で、どんな準備を行い、どの程度の費用をかけるかというストーリーをしっかり作り込むことが、利益を生み出し事業継続に寄与するという視点を得ました。 価値本質はどう捉える？ また、事業の価値の本質を見失わず、同業他社との比較を通じて自分の事業を客観的に把握することの重要性も感じました。これにより、コスト削減などの具体的な改善策を検討する必要性が理解できました。 施設比較はどんな結果？ 今後のアプローチとしては、まず複数の施設がある場合、各施設のP/Lを並べて比較し、施設ごとの特徴を把握する方法を取ります。全体的な課題と各施設ごとの課題を抽出し、それぞれに対応するコスト削減案を策定することで、利益改善を目指していきたいと考えています。 どの課題に注目？ 具体的には、先月の月次P/Lを確認し、赤字部門の課題を洗い出して対応策を講じるとともに、前年度同月との比較を行い、黒字部門でも利益が低下している理由を分析して改善策を考えました。これらの検討結果を基に、収支改善に向けた次月の行動計画を作成し、メンバーと共有の上、実際に動いていく所存です。

戦略思考とは何か？ 全体の講義とゲイルを通じて、戦略思考がゲームで使う思考と同じであることを実感しました。自分と相手の状況を把握し、勝利条件を明確にし、自分の持つ資産や手段、利点を理解して、次の一手をどうするか、相手がどう動くかを予測します。そして、勝利への道筋を立てるのです。 どこが違うの？ ゲームとの違いを考えると、ルールを理解しないまま進めてしまったり、明確にゴールを設定していなかったり、自社の強みを理解せず競合の動きを予測していなかったことなど、自分に不足している点が具体的に浮かび上がりました。これらを具体化することができて良かったです。 目標設定はどう？ 現在担当しているサービスや人生・家族が目指すゴールを設定し、そこに向けた戦略を検討することで、今回の学びを定着させたいと思います。具体的には、自分のサービスや担当としての戦略を学んだフレームワークだけでなく、他のフレームワークも活用しながら描きます。また、チーム成功のための役割分担や業務削減案についても考えます。自分が復職した際に、どのようにチームに貢献し、どのスキルを発揮すべきかを整理したいです。 復習後何する？ 最後の講座で総復習がありましたが、忘れていることも多かったため、まずは産休に入った時点での状況を元に戦略を立てる必要があります。現状を把握し、戦略の違いを確認し、今後の予測を立てるつもりです。その後、立てた戦略を基に上司に面談を依頼し、自分の観点で足りなかった点を補いたいと思います。